Installing python3 on Ubuntu
L'histoire que vous mettez. Les bibliothèques incluses sont numpy, scipy, matplotlib, seaborn, jupyter, etc. Principalement installé avec pip sur virtualenv. Il semble y avoir une autre façon de le mettre avec apt ou anaconda. (Cela semble être plus stable.)
Post-scriptum: 2016/09/26 Anaconda est plus facile à gérer, et certains paquets créés sont compatibles avec anaconda, ce qui semble être le cas de facto. Par conséquent, la méthode décrite ci-dessous n'est pas recommandée.
#Mettez quelque chose dedans.
sudo apt-get -y update
sudo apt-get -y upgrade
sudo apt-get -y install build-essential
sudo apt-get -y install python3-dev
python -V
python3 -V
#Tapez python pour obtenir python3.(Postscript: il semble que vous ne devriez pas le faire car cela provoque un bug)
#echo alias python=python3 >> ~/.bash_aliases
#source ~/.bash_aliases
#python -V
#Insérez pip.
sudo apt-get install python3-setuptools
sudo easy_install3 pip
#Assurez-vous que l'emplacement du pip est python3.
pip -V
#Ce qui est actuellement
pip list
#Mettre virtualenv
sudo pip install virtualenv
#Créer un répertoire de projet
mkdir ./projectPath
cd ./projectPath
#Créez un environnement et démarrez
virtualenv venv
source venv/bin/activate
#Ajouter à gitignore
#echo venv >> .gitignore
#Vérification
pip list
#Je vais essayer différentes choses ci-dessous en utilisant pip.
#Insérez numpy.
pip install numpy
#Insérez scipy. Il existe un compilateur fortran.
sudo apt-get install libatlas-base-dev gfortran
pip install scipy
#matplotlib,Insérez seaborn. Il existe un type gratuit.
sudo apt-get install libpng-dev
sudo apt-get install libfreetype6-dev
pip install matplotlib
pip install seaborn
#Ce qui suit peut ne pas être nécessaire. Lors de l'utilisation de qt4 et pyside avec matplotlib.
sudo apt-get install qt-sdk
sudo apt-get install cmake
sudo pip install pyside
#Écrire dans le fichier de configuration matplotlib
vim ~/.config/matplotlib/matplotlibrc
#backend : qt4agg
#backend.qt4 : PySide
#Jupyter
pip install jupyter
#bibliothèque de test
pip install nose
#Autre
pip install quandl
pip install scikit-learn
#Écris le
pip freeze > requirements.txt
#Sortez de l'environnement virtuel.
deactivate
Écrivons un exemple de code.
test.py
import numpy as np
import pandas as pd
import seaborn as sns
x = np.random.normal(size=100)
sns.distplot(x, kde=False, rug=False, bins=10)
seaborn crache une erreur lors de l'importation, mais cela fonctionne en crachant sur ipython.
ipython Cela semble être une version améliorée de l'environnement de dialogue. Ce qui suit est un bulletin de ce que j'ai remarqué. Vous pouvez lire l'explication en ajoutant? Pour les commandes magiques. (Exemple: #run?)
J'ai dû spécifier quelque chose comme qt dans mon environnement. Il semble que vous puissiez généralement utiliser matplotlib inline.
%matplotlib qt4
ipython --matplotlib qt4
%load filename.py
%run filename.py
%%writefile filename.py
...
Écraser le fichier avec ce que vous avez écrit après la commande
%history -n
%history -n range 2-3
%save -a filename.py 2
Ci-dessus, le numéro d'historique est spécifié et enregistré. Vous pouvez également spécifier In [n], Out [n], etc. Ajout au lieu d'écraser avec l'option -a.
%store foo >> a.txt
Cela ressemble à un mot pour le calcul scientifique dans un éditeur de navigateur. ipython est le noyau. C'est un bloc-notes découpé dans iPython, et peut gérer non seulement python mais aussi les blocs-notes ruby et haskell (.ipynb). Cela peut aussi être un serveur.
jupyter notebook
Commencer avec
Vous pouvez créer un nouveau bloc-notes en sélectionnant python3 à partir de nouveau en haut à droite.
Modifiez ligne par ligne. Vous pouvez créer une nouvelle ligne avec le signe plus en haut à gauche. Les types de ligne sont code, markdown, etc. Vous pouvez choisir en haut à droite.
Si vous écrivez un code, appuyez sur ctrl + entrée pour l'exécuter et le résultat s'affichera à l'écran.
Si vous souhaitez afficher le graphique
%matplotlib inline
Éxécuter.
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